LeRobot: An Open-Source Library for End-to-End Robot Learning
作者: Remi Cadene, Simon Aliberts, Francesco Capuano, Michel Aractingi, Adil Zouitine, Pepijn Kooijmans, Jade Choghari, Martino Russi, Caroline Pascal, Steven Palma, Mustafa Shukor, Jess Moss, Alexander Soare, Dana Aubakirova, Quentin Lhoest, Quentin Gallouédec, Thomas Wolf
分类: cs.RO
发布日期: 2026-02-26
备注: https://github.com/huggingface/lerobot
💡 一句话要点
LeRobot：一个用于端到端机器人学习的开源库
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人学习 开源库 端到端学习 机器人控制 数据集 模仿学习 强化学习
📋 核心要点
- 现有机器人学习工具分散且闭源，难以支持端到端的机器人学习流程。
- LeRobot提供了一个开源库，集成了从底层控制到数据集管理和算法实现的全栈机器人学习。
- LeRobot支持多种硬件平台和机器人学习算法，强调可扩展的学习方法，并提供异步推理能力。
📝 摘要（中文）
机器人技术正在经历由基于机器学习的高级控制技术驱动的重大变革，从而催生了机器人学习领域。经济实惠的遥操作系统、大规模开放数据集和可扩展的基于学习的方法的日益普及加速了机器人学习的最新进展。然而，机器人学习领域的发展常常因碎片化、闭源工具而受阻，这些工具仅用于解决机器人技术栈中的特定子组件。本文介绍了 exttt{lerobot}，这是一个开源库，它集成了整个机器人学习堆栈，从用于电机控制的低级中间件通信到大规模数据集的收集、存储和流式传输。该库的设计非常注重实际机器人技术，支持可访问的硬件平台，同时保持对新实施方式的可扩展性。它还支持来自多个突出范例的各种最先进的机器人学习算法的高效实现，以及通用的异步推理堆栈。与严重依赖手工技术的传统管道不同， exttt{lerobot}强调可扩展的学习方法，这些方法可以直接通过更多的数据和计算来改进。 exttt{lerobot} 专为可访问性、可扩展性和开放性而设计，降低了研究人员和从业人员进入机器人技术的门槛，同时为可重复的、最先进的机器人学习提供了一个平台。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人学习工具通常是碎片化的、闭源的，并且只关注机器人技术栈中的特定子组件。这使得研究人员和从业者难以构建端到端的机器人学习系统，并阻碍了该领域的发展。现有方法严重依赖手工设计的技术，难以随着数据和计算资源的增加而扩展。
核心思路：LeRobot的核心思路是提供一个统一的、开源的平台，整合机器人学习的各个方面，从底层硬件控制到高层算法实现。通过提供一个全面的工具集，LeRobot旨在降低机器人学习的门槛，并促进可重复的研究和开发。该库强调可扩展的学习方法，这些方法可以直接从更多的数据和计算中受益。
技术框架：LeRobot的整体架构包括以下主要模块：1) 低级中间件通信，用于电机控制；2) 大规模数据集的收集、存储和流式传输；3) 各种最先进的机器人学习算法的实现；4) 通用的异步推理堆栈。该库支持多种硬件平台，并提供可扩展的接口，以便集成新的机器人和算法。
关键创新：LeRobot的关键创新在于其端到端的集成和开源性质。与传统的机器人学习管道不同，LeRobot提供了一个统一的平台，涵盖了机器人学习的各个方面。此外，LeRobot强调可扩展的学习方法，这些方法可以直接从更多的数据和计算中受益。
关键设计：LeRobot的关键设计包括：1) 对多种硬件平台的支持，包括经济实惠的遥操作系统；2) 对大规模数据集的支持，包括数据集的收集、存储和流式传输；3) 对各种最先进的机器人学习算法的实现，包括模仿学习、强化学习和运动规划；4) 通用的异步推理堆栈，允许在机器人上部署学习到的策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
由于论文主要介绍了一个开源库，因此实验亮点主要体现在其支持多种机器人学习算法和硬件平台，并提供可扩展的接口。该库旨在降低机器人学习的门槛，并促进可重复的研究和开发。具体的性能数据和对比基线将在未来的工作中进行评估。
🎯 应用场景
LeRobot可应用于各种机器人学习任务，例如机器人操作、导航和控制。它可以用于开发自主机器人系统，这些系统可以在各种环境中执行复杂的任务。该库的开源性质使其成为研究人员和从业者进行机器人学习研究和开发的理想平台，并促进机器人技术的进步。
📄 摘要（原文）
Robotics is undergoing a significant transformation powered by advances in high-level control techniques based on machine learning, giving rise to the field of robot learning. Recent progress in robot learning has been accelerated by the increasing availability of affordable teleoperation systems, large-scale openly available datasets, and scalable learning-based methods. However, development in the field of robot learning is often slowed by fragmented, closed-source tools designed to only address specific sub-components within the robotics stack. In this paper, we present \texttt{lerobot}, an open-source library that integrates across the entire robot learning stack, from low-level middleware communication for motor controls to large-scale dataset collection, storage and streaming. The library is designed with a strong focus on real-world robotics, supporting accessible hardware platforms while remaining extensible to new embodiments. It also supports efficient implementations for various state-of-the-art robot learning algorithms from multiple prominent paradigms, as well as a generalized asynchronous inference stack. Unlike traditional pipelines which heavily rely on hand-crafted techniques, \texttt{lerobot} emphasizes scalable learning approaches that improve directly with more data and compute. Designed for accessibility, scalability, and openness, \texttt{lerobot} lowers the barrier to entry for researchers and practitioners to robotics while providing a platform for reproducible, state-of-the-art robot learning.